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Meta为他豪掷2亿美元，上交校友庞若鸣，晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta，Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》，介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
首个真正“能用”的LLM游戏Agent诞生！可实时高频决策，思维链还全程可见
超参数科技推出全新游戏智能体COTA，它由大模型原生驱动，操作似职业选手，决策如教练，推理链路清晰。在自研FPS游戏Demo中表现出色，还打破‘不可能三角’，有望重构游戏人机关系。
AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型，能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例，剖析智能体通信实践与技术实现，还给出构建多智能体应用的实战方案。
破解在线长时序重建难题！纯视觉、单卡实时的公里级流式3D重建｜CVPR'26
在自动驾驶等领域，长序列3D重建落地难，存在精度退化等问题。即将到来的CVPR 2026中，LongStream模型开源，它重新设计，解决了长序列难题，在多基准测试表现强，推动3D视觉走向在线建模。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
他想让TPU成为AI界的X86！
2026世界人工智能大会期间，中昊芯英主办分论坛，新一代全自研TPU架构AI芯片“须臾®”亮相，华东地区首个国产TPU智算千卡集群落成。“须臾®”算力强、成本低，集群全链路国产化，中昊芯英探索TPU突围路径。
参数砍到 1B，这个小钢炮拿下多模态第一
面壁智能发布并开源参数量仅 1.3B 的 MiniCPM-V 4.6，虽小但多模态综合能力在 1B 级别中夺冠。它推理快，效率高，靠两大架构创新实现，还为开发者提供完整工具链。